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Gemini 3.5的闯祸实录。

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距离谷歌的Gemini 3.5 Flash发布已经一周多了。

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过去十年，大模型世界里很多最关键的技术路线背后，都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调，到后来主流的MoE（Mixture of Experts）架构；从Google Brain最初只有几十人的研究时代，到后来支撑Gemini的大规模数据体系，这位在 Google 工作超过14年的研究科学家，几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。

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天下武功，唯快不破。

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去年带大家靠学生优惠白嫖了一年的 Gemini Pro，前几天发邮件提醒我快到期了。

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谷歌CEO皮查伊这次真没藏着掖着，直接一个真心话大放送了： 在Coding这事儿上，我们家Gemini确实有点了落后哈…..

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近日，谷歌在2026 I/O大会上发布了旗下AI for Science工具组合Gemini for Science。 该组合包含了谷歌旗下三款顶尖的AI科研工具，能实现假设生成、计算发现和文献综述的

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Google把科学研究的三个核心瓶颈：假设生成、计算发现、文献洞察拆解为三个可由AI深度辅助的模块，并同日发表两篇Nature论文，为假设生成和计算发现两大环节提供支撑。

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昨天，想必大家都被 Google IO 大会刷屏了。

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你猜一个能翻译33种语言、性能逼近顶尖闭源模型的AI，装进手机里需要多大？